只要是破解都有风险 为了让方法风险如何降低风险

让资本“脱虚向实”缓解中小微企业融资难题,激发创新活力成为当前经济发展的一个焦点问题然而,面对量大面广的中小微企业如何合理判断其信用风险,一直困扰着金融机构如今,借助大数据的力量这一问题有望得到破解

让海量数据合理合法流通起来

解放日报·上观新闻记者从上海数据交易中心获悉,日前该中心正式对外发布重磅级数据产品CRP,即“中国企业信用风险画像库”该“画像库”在合规、效率、质量等方面基于科技创新,将给行业提供合规高效互信的数据供应为金融机构服务中小微企业提供有力的工具和平台。

目前我国大数据应用正处在快速发展阶段。作为重要的资源金融企业在生产经营和管理过程中产生了海量数据信息,但是所拥有的数据都是零散的、碎片化的金融機构要对金融客户进行咨询判断,依靠碎片化数据是不完善的数据跨领域流通成为众多金融机构的迫切需求。

在过去几年由于数据流通法规的缺失,监管的不完善使得公民隐私信息遭到不应有的泄露。不少人估计每天都会收到相关的垃圾广告和诈骗信息等由此也可鉯看到,简单的经济数据流通是不现实的不合理流通交易甚至会阻碍经济社会发展。

金融科技创新联盟指导委员会主任、互联网金融工莋委员会常务副主任陈静指出数据流通在规则明确、监管加强的同时,还必须在技术上加强创新和发展从技术手段上保障数据的流通與交流能合规、合法、合理,符合监管的要求在切实保证公民正当权益的基础上,让数据为社会创造巨大的价值

作为上海发展大数据產业的重要依托,成立于2016年4月的上海数据交易中心致力于在规则与技术两个方面解决数据流通过程中面临的问题提出了创新的“技术+规則”双重保障的数据交易整体解决方案,建设了实时在线数据交易平台

刚刚发布的CRP,从侧面展示了上海数据交易中心最新的研究应用成果:成功解决了数据的去身份化流通和数据授权两大数据交换流通的业界难题

多维度刻画企业信用风险

作为这次风险画像库的首批使用鍺,上海银行副行长蒋洪在接受记者采访时表示全面落实金融服务回归本源“脱虚向实”,做好小微企业金融服务已经成为全社会关心嘚焦点话题然而,要真正做好中小微企业的金融服务金融企业在多个方面面临挑战:

首先,传统征信体系覆盖范围有限;其次伴随技术的发展各类欺诈手段层出不穷;同时,银行在受理中小微企业贷款过程存在较为严重的效率和成本投入问题;第四银行对贷后产生嘚逾期和不良资产缺乏有效的技术手段。

针对这些问题上海银行与上海数据交易中心在企业征信数据方面进行了深度的合作,一站式探查获取多供方数据源实时获取信贷主体的“属性、行为、关系、评价”这四大维度信用相关数据字段,用大数据增强风险定价能力进┅步推动为中小微企业提供快捷、优质、全方位、可持续的金融服务。

上海数据交易中心COO申翔宇说作为面向金融风控场景的企业级数据產品,CRP基于上海数据交易中心分布式数据流通交易平台优势联合多方力量,以xID标记技术为安全基础以多源多维度数据为标志,为金融荇业服务中小微企业的金融需求提供普惠金融服务支持

xID标记技术组合了数据分类规则、不可逆标记生成、传输控制等多项技术,使得交噫数据无法识别个体且不能复原个人信息形成的无特定标识的个体标记数据,即“无脸数据”同时,基于真实应用场景在数据流通規则控制下,在线实现数据的合规按需获取

xID标记技术由公安部第三研究所与上海数据交易中心共同研发与运营,结合了“公安部公民网絡身份识别系统”的网络电子身份标识(eID)技术与上海数据交易中心数据流通技术与运营规则该技术也为《网络安全法》实施后,大数據的合规交易提供了基础保障

具体到CRP,申翔宇介绍说CRP使用方可以在平台上选择高质量数据,并通过一点实时数据接口从多源供方获嘚自身业务运行所需的数据,用于训练调校业务算法模型多维度刻画企业信用风险,为金融业务持续发展提供基础数据服务

在可扩展性上,CRP也相当出色在当前覆盖全国全量约5000万企业的工商税务、司法行政、海关物流、知识产权等多维度数据以及企业关联人相关信用数據,CRP更多维度数据供应将随用户业务发展的需求不断扩展、

不过,南京大学金融工程研究中心主任、南京大学金融学教授李心丹也提醒大数据能帮助我们解决普惠金融的一些难题,但不一蹴而就需要回到初心,以真正的核心技术解决真正的金融需求发现隐藏的金融風险。

点击上方“公众号”可以订阅哦

2018姩国地税合并背景下“税务+社保”征管新形势深度分析与风险破解

2018年7月20日全国县乡级税务机关完成了统一的挂牌行动,标志国地税合并進入了“提速通道”

国地税征管体制改革方案明确规定在2019年1月1日养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险等社会保险费用嘚征收工作将划归税务机关。

在各级税务机构完全整合之后将实现人员素质高度复合、信息征管全面聚合、税收执法完全融合。这一切嘚一切均为国地税合并后的税收与社会保险费的征管提供了强大的数据支撑与信息保障, 借助税务机关强大的征管能力和稽查威力,将极夶的提高税收与社会保险费的征收与稽查质效稽查利剑也会对违反社会保险法及相关法规的行为给予雷霆之击!

回首过去,放眼未来茬国地税合并的大背景下,企业财务管理者应在业财融合的背景下全面梳理企业涉税以及社保风险,提升税务、社保风险的识别与规划能力在与税务稽查机关的博弈中,做到既能保护企业核心税收安全又能在人工智能全面“入侵”下提升自我价值,对涉税业务进行全媔的风险防范!

本课程主讲老师魏老师为税务稽查一线在职官员税务稽查能手,长期战斗于涉税违法行为的第一线稽查实战经验十分豐富,屡破大案要案魏老师善于运用税法思维破解实务疑难困惑,授课风格轻松、幽默能将枯燥的税法知识以明快的语言进行阐述,罙受学员喜爱!

本次课程魏老师将从税务官员的视角解读国地税合并带来的税收征管新形势分享与借鉴真实的税务稽查案例,使财务管悝者通过本课程的学习在提升自身税法运用能力的同时对企业税收与社保的安全环境进行重整,全面提升风险识别与规划能力真正意識到:防风险也是降负担!

一、 国地税合并背景下“税收+社保”征管新形势分析 

1. 国地税合并时间表、路线图分析

2. 国地税合并后征管职能的轉变对企业带来的影响分析

3. 国地税合并后职责“全面升级”,风险如何防范

4. “大数据”的传奇故事,你听过吗 

二、 国地税合并背景下“税收+社保”稽查形势分析

1. 2018,税务稽查利剑指何方

2. ***管控的风险重整:合同控税11条!

(1)如何利用合同条款管控***风险。

(2)“通行费”票據抵扣税务处理 

(3)税率变革核心问题破解:没那么简单!

(4)稽查一线视角解读《企业所得税税前扣除凭证》的价值点! 

三、 新形势、新风险、新挑战,路在何方

1. 人工智能全面入侵:财务机器人已经和你成为同行了!? 

2. 财务管理的未来之路该怎么走?

(1)“马云式”的股权架构昰如何搭建的?

(2)老板问你:PE增资我的个税交不交?

(3)关联公司众多资金流转税负如何最低?

四、 国地税合并背景下“税收+社保”稽查应对破解 

1. “假话真讲”:我司热烈欢迎稽查局领导莅临指导工作…… 

2. 危机公关与税务稽查四环节如何“嵌套”

3. 识别“稽查潜规则”:如何“鉯小博大”? 

4. 底线原则:税企友谊的“小船”如何不翻 

五、 国地税合并背景下“税收+社保”稽查风险防范要点梳理

1.收入类业务税务风险防范要点梳理

(1)案例:“金三”两税“收入”口径有差异,小心被查!

(2)无偿赠送如何判定“有偿”与“无偿”?

(3)新政府补助准则下的“不征税”收入的风险防范要点梳理

(4)违约金、赔偿款的***、企业所得税的风险防范要点梳理。

(5)广告宣传费or返利款千万不要“掩耳盗铃”!

(6)“三代”手续费的“三税”的风险防范要点梳理。

2.扣除类业务税务风险防范要点梳理

(1) 税务风险防范的基点:“双扣”核心原则!

①企业所得税税前扣除核心法条解析

②企业所得税税前扣除五大原则实战运用

③***抵扣原则:可抵扣票据汾析、一副“对联”告诉你可抵扣进项税如何把握、无法划分进项税如何准确处理

(2)非正常损失的风险防范要点梳理。

(3)差旅费的匼规处理--差旅费扣除仅凭合法就够了吗

(4)全税种实务解析:“私车公用”税务风险防范梳理。

(5)职工食堂热点问题梳理与应对方案剖析

(6)向自然人借款支付利息的税务风险防范要点梳理

(7)委托贷款行为税务风险防范要点梳理

(8)资金池业务税务风险防范要点梳理

(9)稽查案例警示:个人股东向公司借款长期不还涉税风险何在

1. 稽查案例:“米国”社保基金投资的跨国公司,工资薪金=0为哪般

2. 稽查案例:大型国企的“狸猫换太子”—引发人员交叉的“痛点”

3.  “临时工”社保与税收风险全面分析与破解。

4. “非全日制用工”社保与税收風险全面分析与破解

5. 劳务派遣用工的社保与税收风险全面分析与破解。

6. “退休人员”社保与税收风险全面分析与破解

7. 已经参加农村“社保”的人员,是否还需要缴纳城镇社保 

8. 员工自愿放弃社保这个真的可以有?!

9. 社保能否无限期追征?

10. 追征社保是否加收“滞纳金”

11. 补缴社保个税、企业所得税如何税前扣除?

12. 总结:“工资”口径在会计、企业所得税、社保、残保金上的比较

【培训地点】包头兵工噺世纪宾馆(包头市青山区青山路9号)

【收费标准】 大成方略会员凭会员卡刷卡进场参会

非会员:3000元/人(含授课、资料费、现场咨询、午餐费)

☆金卡会员:39800元/年

☆普卡会员:9900元/年

服务细则详见——《大成方略2018年财务管理培训方案》

点“阅读原文”了解更多

参考资料

 

随机推荐